一篇新发表在arXiv上的论文探讨了在线线性回归问题的高斯近似率。该研究由Marina Sheshukova撰写,推导了常数步长设置下的收敛率。研究结果表明,当迭代次数\(n\)已知且足够大时,正态近似率为\(\sqrt{\log{n}/n}\)的阶。 AI
影响 为一类特定的回归问题提供了近似率的理论见解,可能为未来的算法开发提供信息。
排序理由 发表在arXiv上的学术论文。[lever_c_research降级:ic=1 ai=0.7]
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